這次，10年一遇的機會真的來了

（來源：劉潤）

2015年，國務院發佈了文件：《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》。

10年過去，中國商業發生了翻天覆地的變化。拼多多、美團、字節跳動這些巨頭，像雨后春筍般拔地而起。浪潮之下，有人從日結工變成電商賣家；有人從素人變成千萬粉絲的帶貨主播；還有人拿到了翻番，甚至10倍的薪水，財富自由。

2025年8月，國務院再次發佈了文件：《關於深入實施「人工智能+」行動的意見》。

這次，變化會更大。因為，如果説「互聯網+」讓效率提升了3倍，那「人工智能+」，可能會把這個數字，變成10倍。

從互聯網+，到人工智能+，這次，10年一遇的機會真的來了。

上周，我們發佈了一篇文章，解讀了文件「說了什麼」，放在了文末的推薦閲讀，歡迎你來看。但很多讀者都説，不盡興。於是前幾天，我也特地開了場直播，聊了聊這份文件背后具體的趨勢和機會。這篇文章，就總結了這次直播的精華。

與你分享。

01

2027年，普及率超過70%。2030年，90%

文件里， 有兩組數字，非常醒目：

到2027年，新一代智能終端、智能體的應用普及率超70%。

到2030年，應用普及率超過90%。

很多文件，會寫「爭取實現」、「努力達到」。但這次沒有。這意味着，這不是一個遙遠的規劃，而是截止日期清楚的軍令狀。它會迅速拆分成各級政府、國央企的KPI，立刻執行。

那麼，這個「應用普及率」的目標，對我們又意味着什麼？

它意味着，戰略的重心，或許已經從技術研發，轉向了應用落地。

它意味着未來兩三年，那些能在一個場景里，用一個「小東西」解決具體問題的商業化應用，會迎來爆發式的增長。

但是，仔細看看這個目標。2027年，離現在還有不到3年。

為什麼要這麼急？

02

這不僅僅是技術戰，更是一場國運戰

AI競爭，本質上已經成爲了一場「國運之戰」。

目前，這場戰爭發生在兩個層面。

第一個，是基礎科學層面。

看文件原文：

加快探索人工智能驅動的新型科研範式，加速從0到1的重大科學發現。

AI，是一項能改變其他所有技術的技術。誰率先實現了通用人工智能（AGI），誰就有可能用AI，去解決能源、新葯、新材料這些問題，給所有產業帶來巨大的效率升級。

最近，英偉達被監管這件事，就是這場較量的縮影。

爲了鎖死我們的AI發展，美國不讓英偉達賣芯片。但黃仁勛也着急，説我海外的生意蠻大，賣性能差一些的芯片好不好？美國同意了。但我們又有新的擔心，你的芯片，會不會有后門？

但只在技術本身發力，還不夠。還有個戰場，更隱蔽，但同樣重要。

第二個層面，就是：規則和話語權。

看文件原文：

支持聯合國在人工智能全球治理中發揮主要渠道作用，幫助全球南方國家加強人工智能能力建設……彌合全球智能鴻溝。

這句話，太聰明瞭。

未來的AI，一定會全球普及。但是，當AI需要做判斷的時候，它會怎麼選擇，就要看它的價值觀了。

有的國家的價值觀，比較偏集體主義，但也有的國家，偏個人主義。如果最先進的AI，都是用美國的價值觀訓練出來的，那麼，它輸出的所有內容，制定的所有規則，都會帶着美國的烙印。

那怎麼辦？

首先，支持聯合國，讓聯合國成為裁判。讓美國從「裁判」，變回「玩家」。然后，團結一些可以團結的力量。比如，大多數發展中國家。

當我們的標準和價值觀，被更多國家接受，離制定規則就不遠了。

兩個戰場，都要打，也都要贏。理解了。

那麼，怎麼打？

俗話説得好，兵馬未動，糧草先行。想打勝仗，得先做好基礎設施。文件里，就着重提到了四個：

算力。數據。人才。資本。

我們一個個説。

03

把「鏟子」，賣給算力中心

首先，是算力。

AI之所以聰明，首先是因為背后有無數台超級計算機，在拼命地算。這些計算機的計算能力，就是算力。可算力很貴，訓練一個大模型，成本動不動就要上億。

怎麼辦？看原文：

優化國家智算資源佈局，完善全國一體化算力網……創新智能算力基礎設施運營模式，鼓勵發展標準化、可擴展的算力雲服務，推動智能算力供給普惠易用、經濟高效、綠色安全。

國家的計劃，是像建電網一樣建算力網絡，讓使用AI的成本大幅降低。這樣，場景纔會爆發出來。就像流量足夠便宜，我們才能在地鐵里毫無顧忌地刷短視頻。

那麼，機會在哪里？

最直接的機會，可能是去給算力中心「賣鏟子」。

比如，建基站、鋪光纜。

未來的算力中心，主力軍可能是三大運營商這樣的國家隊。當他們拿到大量的錢，去建基站、鋪光纜、買服務器的時候，作為服務商，這就是你的機會。

比如，做軟件。

全國這麼多算力中心，要解決這麼多計算任務，如何把算力高效地調度起來？怎麼給用户精準計費？這些，可能都需要軟件，系統管理。

還有，圍繞算力中心，做節能、降耗、碳排放。

AI計算是電老虎，它最耗能的地方還不是「算」，而是「散熱」。芯片高速運轉，會產生巨大的熱量。這也是國家，提出東數西算的重要原因。既然西部更涼爽，電費更便宜，那就在這里多建數據中心，處理來自東部的計算任務。

前段時間，微軟花了17億美元，干了件讓很多人看不懂的事：買排泄物，然后把它埋到千米深的地下。為什麼？因為AI計算過於耗電，產生了巨大的碳排放。爲了抵消掉碳排放，微軟只好選了這種方式。

這背后，都是未被滿足的需求，和巨大的機會。

主角不好當，但給主角搭台，也沒那麼難。

04

你的數據，也能幫助你賺錢了

AI要變聰明，就要學習海量數據。

可數據分佈在各個公司行業手里，怎麼辦？

看文件：

完善適配人工智能發展的數據產權和版權制度，推動公共財政資助項目形成的版權內容依法合規開放。鼓勵探索基於價值貢獻度的數據成本補償、收益分成等方式……

國家的解法，是把數據變成可流通資產。保護你私有數據的擁有權，建立數據交易所，給買賣數據提供場所。

換句話説，以后通過數據，你就能賺錢了。 

怎麼賺？

首先，是你自己的數據。

比如，你開了一家夫妻老婆店。

你手里，有周邊社區居民的消費數據，大家都在周五晚上買啤酒，周一早上買牛奶。以后，你就可以把這些數據，在脱敏的前提下，賣給想開便利店的公司。

比如，你是做家裝設計的公司。

你電腦里，有海量的沙發、牀、桌子等家俱的3D模型。你就可以搭建成千上萬個包含椅子、沙發、桌子的模擬場景，幫助訓練家務機器人。機器人在里邊跑，摔倒，學習。1天，就能獲得之前1年的訓練數據。

接着，是別人的數據。

國家出錢做的項目，積累的數據，比如氣象數據、交通數據等等，在脱敏后會依法開放。舉個例子，你可以加工地鐵站出口的進出數據，做一張「商業熱力圖」。標記各時段的人流量，然后把使用權，賣給星巴克、瑞幸。

或者，你還可以做數據服務商，幫助那些擁有數據，但不知道怎麼利用的公司，清洗、打包、最終交易這些數據。這也是機會。

數據，正在成為一種真實的、可交易的資產。

05

未來最貴的人才，可能不是會編程的

想發展AI，還是要靠人。

看原文：

推進人工智能全學段教育和全社會通識教育，完善學科專業佈局……支持企業規範用好股權、期權等中長期激勵方式引才留才用才。

目前的AI領域，很缺人，但缺的不再是「碼農」了。

我已經有很多年沒寫過代碼了。但前段時間，我只花了不到5分鍾，就讓AI幫我寫了一個小程序，幫助我們的視頻團隊，校對字幕里的錯別字。

編程，正在逐漸從手藝，變成對話技巧。

我們缺的，是能給AI下指令、能設計模型、能理解底層邏輯的人。

這一切能力的基石，是數學。

英偉達的芯片之所以厲害，是因為它特別擅長同時算很多東西，而這種並行計算的底層知識，就是大學里讓很多人頭疼的「線性代數」，再細一點，就是「矩陣乘法」等等計算。

所以，如果你問我，孩子未來應該學習什麼專業？我的第一個建議，還是：學數學。一個數學基礎紮實的孩子，可能會比只會寫代碼的孩子，有更廣闊的天地。

未來，會有大量的人需要學習如何使用AI。那麼，去做AI應用的培訓，教大家怎麼用好AI工具，培養AI思維，也是個不錯的選擇。

經驗，AI可以瞬間學會。但提出一個好問題，纔是人類最寶貴的價值。

06

「耐心資本」的方向，往往是最值得跟隨的方向

算力、數據、人才，國家都給瞭解決方案。

可是，錢從哪來？畢竟，商業界里的風險投資，通常沒什麼耐心。

因為它手里的錢，大部分不是自己的，而是背后投資人的。一個7年生命的基金，到期了，就得把錢還回去。所以，A輪投資結束之后，你就得想辦法讓公司看起來足夠好，讓B輪接盤。接着，是C輪……

所以，纔有許多創業者，會去做短期內讓數據好看的事情。比如，燒錢換用户。

可是，做AI芯片，做基礎研究，可能一干就是十年、二十個年。

怎麼辦？看文件：

……發展壯大長期資本、耐心資本、戰略資本，完善風險分擔和投資退出機制，充分發揮財政資金、政府採購等政策作用……

國家，會引導那些更有耐心的錢，比如保險資金、國有資本，進入到這個領域。

我曾經問過小米的天使投資人，晨興資本一個問題：最后小米上市，你們的投資翻了800多倍。你們怎麼這麼有耐心？

他們説，這是因為，很多錢都是從美國的大學基金、社保基金里融來的，這些錢不追求短期暴利，只希望穩定地增值。

這對普通人來説，是一個很重要的路標。

因為，耐心資本流向哪里，就説明國家在未來十年，最看好哪里。你可能不會創業，但你可以跟隨，去加入那些被投資的公司，或者，為這些公司提供服務。

過去，我們都在看風口。但現在，我們可能需要學會看水流，會流向哪里。

07

AI最近的爆發場景，在工業

好了。現在，基礎設施搭好了。那麼，AI積蓄的能量，會先在哪個領域爆發？

答案是：工業。

文件里提到：

推動工業全要素智能聯動，加快人工智能在設計、中試、生產、服務、運營全環節落地應用……

美國的人均GDP是我們的7倍，這並不意味着美國人比我們勤勞七倍。而是我們創造財富的效率，也就是「生產力」，還有提升空間。

那麼，如何提高GDP？

在農業、工業、服務業里，工業的生產效率最高。所以國家這次，也打算通過AI，再次提高工業生產效率。

從最開始的產品設計，到中間的測試、大規模生產，最后到運營服務，AI要滲透到每一個環節里去。

這就勢必，會推動「生產服務業」的發展。

什麼是生產服務業？

生產性服務業，是專門爲了「生產」服務的行業。某種意義上，我們的戰略諮詢業務，也算生產服務業。因為我們的目的，也是幫助企業提高效率。我們平時熟悉的服務業，比如餐飲、旅遊，這些服務是爲了讓生活更美好，就是生活性服務業。

所以，你或許可以試着，做工業領域的AI解決方案。比如，幫紡織廠做AI質檢，幫化工廠做AI流程優化。

這可能，就是未來幾年，離賺錢最近的機會之一。

08

當新的抖音和美團崛起，記得上車

改造舊世界，固然重要。但一場革命的真正魅力，在於創造新世界。

沒有移動互聯網之前，你根本想象不到，抖音、美團這種東西。

淘寶，是從電腦「移民」到手機上的。一開始你可能還會覺得，手機這麼小，怎麼買東西？但抖音美團不是移民，它們是基於手機的特性，「長」出來的全新物種。

這就叫：移動互聯網原生。

而這次的文件，也提到了一個很有意思的詞：智能原生。

大力發展智能原生技術、產品和服務體系，加快培育一批底層架構和運行邏輯基於人工智能的智能原生企業，探索全新商業模式，催生智能原生新業態。

不要只想着，用AI怎麼優化你已經有的業務，而是想想，有了AI，會不會出現一些我們今天，根本想象不到的商業模式？

它一定不是今天某個APP的AI版本，而是一個，你從來沒見過的新物種。

而進入這樣快速發展的組織，哪怕只是做會計，職業發展也會更穩定，機會也會更多。就像當年，阿里的司機，都拿到了公司的股票一樣。

對於普通人來説，上對車，比什麼都重要。

09

找到一個具體場景，用智能體解決一個具體問題

嗯。創造下一個抖音，聽起來還是太遠。

那麼，有沒有一個機會，是我現在馬上能抓住的？

有的，那就是：智能體。

看文件：

……發展「模型即服務」、「智能體即服務」等，打造人工智能應用服務鏈……

什麼是智能體？

說白了，就是AI助手的進化版。它不光能和你聊天，還能幫你干活，就像一個數字員工。比如，你要去福建5日遊，問它如何規劃。它不會只給你一堆搜索結果，它會自己分析、查航班、比價酒店，最后給你一個完整的方案。

明確發展「智能體即服務」，就意味着，未來會有更多更好用的數字員工出現。

那麼，機會在哪里？

對我們每個人來説，如何高效地管理AI員工，成了必修課。

當你還在手動整理表格、寫會議紀要的時候，你的同事可能已經讓他的三位AI員工，完成了數據分析，報告撰寫，甚至PPT都做好了。

而對於創業者來説，機會就在於，找到具體場景，解決具體問題。

比如，專門幫律師做交付PPT的「AI律師助理」；或者，專門幫營銷做調研的「AI市場助理」。

過去，我們學習使用工具。但未來，我們每個人，都要學習管理團隊了。

最后的話

好了。關於《關於深入實施「人工智能+」行動的意見》，我們就聊到這里。

從互聯網+到人工智能+，又一個10年周期的大幕，已經拉開。

第一次工業革命，我們錯過了。第二次，我們也錯過了。第三次，我們奮起直追，用了幾十年，跑完了別人200年才跑完的路。

第四次工業革命，我們第一次，和所有人站在了同一個起跑線上。

很多人認為，2027年，通用人工智能（AGI）會到來。這意味着，未來的兩三年，其實就是決定勝負的關鍵窗口。所以這份文件，不是一份普通的行業指導意見。它更像一聲發令槍。

它告訴我們每個人，這場仗，必須打，也必須贏。

這，就是我們面前的那條馬拉河。馬拉河，是每年七八月份，數百萬只角馬、斑馬、羚羊大遷徙，需要跨越的那條河。哪怕，河里全是鱷魚和河馬。

河對岸，是豐茂的水草。而渡河本身，則充滿挑戰。

而我們，別無選擇。

參考資料：

1、國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見

2、國務院關於深入實施「人工智能+」行動的意見